數據庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。數據庫一般存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。
數據庫設計是盡量避免冗余，一般采用符合范式的規則來設計，數據倉庫在設計是有意引入冗余，采用反范式的方式來設計。
數據庫是為捕獲數據而設計，數據倉庫是為分析數據而設計，它的兩個基本的元素是維表和事實表。（維是看問題的角度，比如時間，部門，維表放的就是這些東西的定義，事實表里放著要查詢的數據，同時有維的ID）
數據倉庫，是在數據庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而產生的，它決不是所謂的“大型數據庫”。那么，數據倉庫與傳統數據庫比較，有哪些不同呢？讓我們先看看W.H.Inmon關于數據倉庫的定義：面向主題的、集成的、與時間相關且不可修改的數據集合。
“面向主題的”：傳統數據庫主要是為應用程序進行數據處理，未必按照同一主題存儲數據；數據倉庫側重于數據分析工作，是按照主題存儲的。這一點，類似于傳統農貿市場與超市的區別—市場里面，白菜、蘿卜、香菜會在一個攤位上，如果它們是一個小販賣的；而超市里，白菜、蘿卜、香菜則各自一塊。也就是說，市場里的菜（數據）是按照小販（應用程序）歸堆（存儲）的，超市里面則是按照菜的類型（同主題）歸堆的。
“與時間相關”：數據庫保存信息的時候，并不強調一定有時間信息。數據倉庫則不同，出于決策的需要，數據倉庫中的數據都要標明時間屬性。決策中，時間屬性很重要。同樣都是累計購買過九車產品的顧客，一位是最近三個月購買九車，一位是最近一年從未買過，這對于決策者意義是不同的。
“不可修改”：數據倉庫中的數據并不是最新的，而是來源于其它數據源。數據倉庫反映的是歷史信息，并不是很多數據庫處理的那種日常事務數據（有的數據庫例如電信計費數據庫甚至處理實時信息）。因此，數據倉庫中的數據是極少或根本不修改的；當然，向數據倉庫添加數據是允許的。
數據倉庫的出現，并不是要取代數據庫。目前，大部分數據倉庫還是用關系數據庫管理系統來管理的。可以說，數據庫、數據倉庫相輔相成、各有千秋
補充一下，數據倉庫的方案建設的目的，是為前端查詢和分析作為基礎，由于有較大的冗余，所以需要的存儲也較大。為了更好地為前端應用服務，數據倉庫必須有如下幾點優點，否則是失敗的數據倉庫方案。
1.效率足夠高。客戶要求的分析數據一般分為日、周、月、季、年等，可以看出，日為周期的數據要求的效率最高，要求24小時甚至12小時內，客戶能看到昨天的數據分析。由于有的企業每日的數據量很大，設計不好的數據倉庫經常會出問題，延遲1-3日才能給出數據，顯然不行的。
2.數據質量。客戶要看各種信息，肯定要準確的數據，但由于數據倉庫流程至少分為3步，2次ETL，復雜的架構會更多層次，那么由于數據源有臟數據或者代碼不嚴謹，都可以導致數據失真，客戶看到錯誤的信息就可能導致分析出錯誤的決策，造成損失，而不是效益。
3.擴展性。之所以有的大型數據倉庫系統架構設計復雜，是因為考慮到了未來3-5年的擴展性，這樣的話，客戶不用太快花錢去重建數據倉庫系統，就能很穩定運行。主要體現在數據建模的合理性，數據倉庫方案中多出一些中間層，使海量數據流有足夠的緩沖，不至于數據量大很多，就運行不起來了.